PLS是偏最小二乘分析,DA是判别分析。再加一个o就是加了一个正交,OPLS-DA就是正交偏最小二乘法判别分析。 当变量数量远大于样品数量时(行数小于列数), PLS或 PLS-DA模型容易过拟合,但是PCA效果也不好。但是加入正交矫正之后数据检出假阳性会降低,所以会更准确。数据处理的时候一般是先做PCA,然后做OPLS-DA。
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
3、PLS-DA计算及展示 #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)#计算PLS-DAdf_plsda<-plsda(otu,group$group,ncomp=2)#简单绘图plotIndiv(df_plsda,comp=c(1,2),group=group$group,style='ggplot2',ellipse=T,size.xlabel=20,size.ylabel=20,size.axis=20,pch=16,cex=...
偏最小二乘判别分析(PLS-DA)是一种用于筛选和识别具有诊断价值的生物标志物,如细胞因子的统计方法。在使用PLS-DA进行细胞因子诊断性筛选时,一般遵循以下步骤: 1.数据收集和预处理: 首先收集包含目标细胞因子水平的数据集,通常这些数据来自于生物样本,如血液或组织样本。然后对数据进行标准化、缺失值处理等预处理。
线性判别分析(LDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)是两种常用的多变量分析方法,用于模式识别和分类问题。它们之间有一些关键的区别: 一、基本原理: 1.LDA: 这种方法的目的是找到一个线性组合的特征,这样不同类别的数据在这个新的维度上尽可能分开。它通过最大化类间差异和最小化类内差异来实现。
1.LDA:这种方法的目的是找到一个线性组合的特征，这样不同类别的数据在这个新的维度上尽可能分开。它通过最大化类间差异和最小化类内差异来实现。2.PLS-DA:PLS-DA是偏最小二乘回归的变体，专用于分类问题。它寻找变量的线性组合以最大化原始变量和响应变量（类别）之间的协方差。二、假设条件:1....
偏最小二乘法判别分析(pls-da ,Partial least squares discrimination analysis) 偏最小二乘法判别分析原理: 偏最小二乘法判别分析是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值,来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。其原理是对不同处理样本(如观测样本、对照样本)的...
为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(SiPLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。SiPLSDA 利用联合区间偏最小二乘回归(SiPLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II ...
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